
Ⅰ. Bakgrunn og smertepunkti
Með því að orkustöður hækka stærð sinni og skynjarheitin í rásnetum bætist, verða hefðbundnar reglulegar viðskiptar að ekki lengur nægja til að uppfylla O&M kröfur stóra orkuþrýstinga:
• Löngun á viðsvara við villu: Námið greiningar á ofnám eða ofhiti er ekki mögulegt
• Háir viðskiptakostnaðir: Of mikið viðskipti eyðir tækjum, en ónóg viðskipti valdi óvæntum stopp
• Splittuð gögnagreining: Einkvæmt gögn frá DGA (Dissolved Gas Analysis), hlutverksgreiningar o.fl. vantar intelligenta flæðigreiningu
II. Kerfiarkitektúra og aðalspjallgildi
(1) Smáræktarskyrtur
Uppsetning margdiments IoT endapunkta:
graph LR
A[Spennubandafyrir] --> D[Stofnunargreiningarplötform]
B[DGA sensor] --> D
C[Vifling/hljóðvaktari] --> D
E[Kerfangagnströmamælari] --> D
(2) AI greiningarmotor
|
Einheiti |
Aðalspjallgildi |
Virka |
|
Staða einkunn |
DBN (Deep Belief Network) |
Samþætir SCADA/netgögn til að mynda heilsugildi |
|
Villuviðskipti |
LSTM tímaskeiðsgreining |
Spá fyrir hitastigi/bakniður eftir spenna |
|
Lífseinkunn |
Weibull dreifing |
Skilgreini afbrotadreifingu af skyddsmateriali |
(3) Spáaraðgreiningarplötform
• 3D skjáborð: Rauntíma sýning á spennaorða, hitastigi og hættustigi
• Villuviðskipta tré: Búðu til sjálfvirkar atferlar eftir hættueinkunni
(t.d., C₂H₂>5μL/L & CO/CO₂>0.3 → Kveikur á athugaðri af lösum bandi)
III. Aðal virkni mátrix
|
Virka |
Tækni framkvæmd |
O&M gildi |
|
Panórámavarnar |
Edge-reikningartorg (10ms gagna safnun) |
100% tækjastöðu sýnishorn |
|
Smávita greining |
IEEE C57.104 + AI réttindi |
92% villukenning nákvæmni |
|
Spáaraðgreining |
RUL spáa með afbrotamódeli |
25% lægri viðskiptakostnaðir |
|
Nánar kennsla |
Sjálfsvalin villumálagrunnur |
60% hrörra nýskólamenntun |
IV. Tækniágrip
V. Notkunareinkunn (1,000MW verk)
|
Mælitölu |
Áður en uppgraderanir |
Eftir uppgraderanir |
Bæting |
|
Óvænt stopp |
3.2/ár |
0.4/ár |
↓87.5% |
|
Meðaltal viðskiptatími |
72 klst |
45 klst |
↓37.5% |
|
Lífspá villa |
±18 mánuðir |
±6 mánuðir |
↑67% nákvæmni |